《關于舉辦大數據應用高級研修班的通知》課程詳情
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為貫徹落實黨中央國務院“十三五”規(guī)劃指導精神，云計算作為戰(zhàn)略重點項目新興產業(yè)，政府和業(yè)界都表現(xiàn)出了極大的熱情。日前發(fā)改委、工信部、財政部支持的云計算項目正式啟動，云計算平臺和云計算服務模式已成為今后IT服務的主流。云計算服務應用的種類不斷增多，普及程度逐漸深入，使用者正向普通用戶拓展。未來，云計算及其基礎設施將是信息產業(yè)的核心平臺，其所蘊含的技術變革和創(chuàng)新服務模式，將深刻影響全球產業(yè)技術創(chuàng)新的發(fā)展。
目前，互聯(lián)網正從數據爆炸進一步發(fā)展到海量數據分析和挖掘的時代，而基于Hadoop技術的解決方案為海量數據存儲和處理提供了經濟、高效、高安全性和高可靠性的保障，Apache Hadoop也因此成為大數據行業(yè)發(fā)展背后的驅動力。由于Hadoop技術已成為當下最火熱的云計算技術之一，各行業(yè)中希望深入了解并掌握這門技術的人也越來越多，我中心決定開展大數據應用高級研修班，望相關單位收到通知后積極參加。相關培訓事宜如下:


培訓特色
注重應用：分析國內實際情況，結合國際、國內成功經驗。Hadoop采用實戰(zhàn)的項目，讓學員在短時間內掌握Hadoop的搭建與配置。并進行高效的大數據清洗和分析。
　　形式靈活：互動課堂、免費技術沙龍、提供云計算項目建設咨詢、大數據Hadoop平臺的搭建。


頒發(fā)證書
參加相關培訓并通過考試的學員，可以獲得中心頒發(fā)的-大數據高級工程師。該證書可作為專業(yè)技術人員職業(yè)能力考核的證明，以及專業(yè)技術人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務的重要依據。


培訓費用及須知
5800 元/人（含教材、培訓費、以及學習用具等費用） 食宿統(tǒng)一安排，費用自理。


授課內容


第一章
一、大數據技術基礎
1. 大數據的產生背景與發(fā)展歷程
2. 大數據的4V特征，以及與云計算的關系
3. 大數據應用需求以及潛在價值分析
4. 業(yè)界最新的大數據技術發(fā)展態(tài)勢與應用趨勢
5. 大數據項目的系統(tǒng)與技術選型，及落地實施的挑戰(zhàn)
6. “互聯(lián)網+”時代下的電子商務、制造業(yè)、零售批發(fā)、電信運營商、互聯(lián)網金融業(yè)、電子政務、移動互聯(lián)網、教育信息化等行業(yè)應用實踐與應用案例介紹
二、業(yè)界主流的大數據技術方案
1. 大數據軟硬件系統(tǒng)全棧與關鍵技術介紹
2. 主流的大數據解決方案介紹
3. Apache大數據平臺方案剖析
4. CDH大數據平臺方案剖析
5. HDP大數據平臺方案剖析
6. 大數據解決方案與傳統(tǒng)數據庫方案比較
三、大數據計算模型（一）——批處理MapReduce
1. MapReduce產生背景與適用場景
2. MapReduce計算模型的基本原理
3. MapReduce作業(yè)執(zhí)行流程
4. MapReduce基本組件，JobTracker和TaskTracker
5. MapReduce高級編程應用，Combiner和Partitioner
6. MapReduce性能優(yōu)化技巧
7. MapReduce案例分析與開發(fā)實踐操作


第二章
四、大數據存儲系統(tǒng)與應用實踐
1. 分布式文件系統(tǒng)HDFS產生背景與適用場景
2. HDFS master-slave系統(tǒng)架構與工作原理
3. HDFS核心組件技術講解
4. HDFS高可用保證機制
5. HDFS集群的安裝、部署與配置，熟練HDFS shell命令操作
6. 分布式小文件存儲系統(tǒng)的平臺架構、核心技術與應用場景
7. 分布式對象存儲系統(tǒng)的平臺架構、核心技術與應用場景
五、Hadoop框架與生態(tài)發(fā)展，以及應用實踐操作
1. Hadoop的發(fā)展歷程
2. Hadoop大數據生態(tài)圈系統(tǒng)與工具全貌介紹
3. Hadoop 1.0的核心組件與適用范圍
4. Hadoop 2.0的核心組件YARN工作原理，以及與Hadoop 1.0的區(qū)別
5. Hadoop資源管理與作業(yè)調度機制
6. Hadoop 常用性能優(yōu)化技術
7. Hadoop集群安裝與部署實踐，以及MapReduce程序在YARN上執(zhí)行


第三章
六、大數據計算模型（二）——實時處理/內存計算 Spark
1. MapReduce計算模型的瓶頸
2. Spark產生動機、基本概念與適用場景
3. Spark編程模型與RDD彈性分布式數據集的工作原理與機制
4. Spark實時處理平臺運行架構與核心組件
5. Spark容錯機制
6. Spark作業(yè)調度機制
7. Scala開發(fā)介紹與實踐
8. Spark集群部署與配置實踐，Spark開發(fā)環(huán)境構建，Spark案例程序分析，Spark程序開發(fā)與運行，Spark與Hadoop集群集成實踐


第四章
七、大數據倉庫查詢技術Hive、SparkSQL、Impala，以及應用實踐
1. 基于MapReduce的大型分布式數據倉庫Hive基礎知識與應用場景
2. Hive數據倉庫的平臺架構與核心技術剖析
3. Hive metastore的工作機制與應用
4. Hive數據倉庫實踐：Hive集群安裝部署，數據倉庫表導入導出與分區(qū)操作，Hive SQL操作，Hive客戶端操作
5. 基于Spark的大型分布式數據倉庫SparkSQL基礎知識與應用場景
6. Spark SQL實時數據倉庫的實現(xiàn)原理與工作機制
7. SparkSQL應用分析與操作實踐
8. 基于MPP的大型分布式數據倉庫Impala基礎知識與應用場景
9. Impala實時查詢系統(tǒng)平臺架構、關鍵技術剖析
八、Hadoop集群運維監(jiān)控工具
1. Hadoop大數據運維監(jiān)控管理系統(tǒng)HUE平臺介紹
2. Hadoop運維管理監(jiān)控系統(tǒng)Ambari工具介紹
3. 第三方運維系統(tǒng)與工具Ganglia, Nagios


第五章
九、大數據計算模型（三）——流處理Storm, SparkStreaming
1. 流數據處理應用場景與流數據處理的特點
2. 流數據處理工具Storm的平臺架構與集群工作原理
3. Storm關鍵技術與并發(fā)機制
4. Storm編程模型與基本開發(fā)模式
5. Storm數據流分組
6. Storm可靠性保證與Acker機制
7. Storm應用案例分析與實踐：Storm集群安裝部署，Storm程序開發(fā)運行操作實踐，Storm與Hadoop集群的集成
8. 流數據處理工具Spark Streaming基本概念與數據模型
9. Spark Streaming工作機制
十、大數據ETL操作工具，與大數據分布式采集系統(tǒng)
1. Hadoop與DBMS之間數據交互工具的應用
2. Sqoop導入導出數據的工作原理，以及Sqoop工具的安裝部署與實踐操作，利用Sqoop實現(xiàn)MySQL與Hadoop集群之間的數據導入導出交互
3. Flume-NG數據采集系統(tǒng)的數據流模型與系統(tǒng)架構
4. Kafka分布式消息訂閱系統(tǒng)的應用介紹與平臺架構，及其使用模式


第六章
十一、面向OLTP型應用的NoSQL數據庫及應用實踐
1. 關系型數據庫瓶頸，以及NoSQL數據庫的發(fā)展，概念，分類，及其在半結構化和非結構化數據場景下的適用范圍
2. 列存儲NoSQL數據庫HBase簡介與數據模型剖析
3. HBase分布式集群系統(tǒng)架構與讀寫機制，ZooKeeper分布式協(xié)調服務系統(tǒng)的工作原理與應用
4. HBase表設計模式與primary key設計規(guī)范
5. HBase分布式集群安裝、部署與操作實踐
6. 文檔NoSQL數據庫MongoDB簡介與數據模型剖析
7. MongoDB集群模式、讀寫機制與常用API操作
8. Cassandra分布式數據庫的平臺架構以及關鍵技術
9. Cassandra一致性哈希算法與數據分布策略，以及NWR策略
10.鍵值型NoSQL數據庫Redis簡介與數據模型剖析
11.Redis多實例集群架構與關鍵技術
12.NewSQL數據庫技術簡介及其適用場景
十二、大數據項目選型、實施、優(yōu)化等問題交流討論
大數據項目的需求分析、應用實施、系統(tǒng)優(yōu)化，以及解決方案等咨詢與交流討論








《關于舉辦大數據應用高級研修班的通知》培訓受眾
各地政府云計算物聯(lián)網產業(yè)相關負責人，各企業(yè)CIO、信息中心負責人、技術總監(jiān)，云計算中心負責人，云計算產業(yè)投資團隊，云計算應用開發(fā)商，云計算硬件設備供應商，云服務提供商，高校、科研院所云計算項目負責人。
各企業(yè)大數據架構師、技術總監(jiān)、數據挖掘負責人、數據挖掘開發(fā)工程師

《關于舉辦大數據應用高級研修班的通知》課程目的
1、了解Hadoop的歷史及目前發(fā)展的現(xiàn)狀、以及Hadoop的技術特點，從而把握分布式計算框架及未來發(fā)展方向，在大數據時代能為企業(yè)的技術選型及架構設計提供決策參考。
2、全面掌握Hadoop的架構原理和使用場景，并通過貫穿課程的項目進行實戰(zhàn)鍛煉，從而熟練使用Hadoop進行MapReduce程序開發(fā)。課程還涵蓋了分布式計算領域的常用算法介紹，幫助學員為企業(yè)在利用大數據方面體現(xiàn)自身價值
3、深入理解Hadoop技術架構,對Hadoop運作機制有清晰全面的認識，可以獨立規(guī)劃及部署生產環(huán)境的Hadoop集群，掌握Hadoop基本運維思路和方法，對Hadoop集群進行管理和優(yōu)化。

《關于舉辦大數據應用高級研修班的通知》所屬分類
市場營銷

《關于舉辦大數據應用高級研修班的通知》所屬專題
excel培訓、營銷數據分析、新媒體營銷培訓、分析銷售數據、

《關于舉辦大數據應用高級研修班的通知》授課培訓師簡介

《關于舉辦大數據應用高級研修班的通知》報名服務流程

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